陳美，檀潤華，曹國忠，林聰慧，劉剛

（1.河北工業(yè)大學(xué)，天津 300401；2.國家技術(shù)創(chuàng)新方法與實施工具工程技術(shù)研究中心，天津 300401）

創(chuàng)新能力已經(jīng)成為衡量一個國家和地區(qū)綜合實力的重要指標(biāo)，提高自主創(chuàng)新能力，大力發(fā)展創(chuàng)新設(shè)計是我國創(chuàng)新戰(zhàn)略發(fā)展的核心[1-2]。設(shè)計思維作為以人為中心、基于問題解決理論的創(chuàng)新設(shè)計方法[3]，是當(dāng)今設(shè)計學(xué)界與業(yè)界的熱點問題。目前設(shè)計思維的研究大多集中在宏觀理論框架層面，缺少對“設(shè)計思維”作為解決問題的方法來改善創(chuàng)新設(shè)計具體機(jī)制的關(guān)注，在實踐過程中存在主觀性過強、可操作性差等問題。為完善設(shè)計思維過程，本文從可拓與TRIZ 融合輔助的角度對設(shè)計思維過程展開研究，構(gòu)建基于可拓與TRIZ 融合的設(shè)計思維過程模型。

1 設(shè)計思維過程研究

設(shè)計思維的出現(xiàn)最早可以追溯到1969 年諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙在他的著作《人工科學(xué)》中提出的設(shè)計作為一種思維方式的概念[4]，后來在斯坦福大學(xué)設(shè)計學(xué)院（D.school）和IDEO 設(shè)計咨詢公司聯(lián)合推廣下，設(shè)計思維開始受到越來越多人和企業(yè)的關(guān)注，并取得巨大成功。

目前設(shè)計思維的研究主要集中在理論基礎(chǔ)研究和模型構(gòu)建，在實踐應(yīng)用上的研究較少。現(xiàn)有設(shè)計思維方法指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計的研究主要包括兩個方向：

1）其中大部分研究將設(shè)計思維過程模型直接引入產(chǎn)品設(shè)計中，如McGinn 等[5]將設(shè)計思維方法引入社會輔助機(jī)器人的設(shè)計開發(fā)中，為機(jī)器人設(shè)計迭代提供了參考價值；譚浩等[6]將設(shè)計思維引入具有復(fù)雜性的智能產(chǎn)品交互設(shè)計過程中的情境分析中，基于“5W1H”方法構(gòu)建了情境作用下的智能產(chǎn)品交互設(shè)計思維模型；余隋懷等[7]將設(shè)計思維模型應(yīng)用到裝備改良制造業(yè)中，構(gòu)建了基于設(shè)計思維方法的裝備制造業(yè)改良機(jī)制。

2）另一部分研究基于其他創(chuàng)新方法輔助設(shè)計思維引入產(chǎn)品設(shè)計中：Saidi 等[8]結(jié)合人因工程學(xué)方法將設(shè)計思維應(yīng)用到醫(yī)療器械的設(shè)計中，構(gòu)建醫(yī)療器械設(shè)計思維方法，以增強醫(yī)療器械可用性；張婉玉等[9]將設(shè)計思維模型與層次完形法相結(jié)合，應(yīng)用到復(fù)雜的創(chuàng)新活動文化創(chuàng)意產(chǎn)品的設(shè)計中；尹碧菊等[10]結(jié)合設(shè)計策略進(jìn)行設(shè)計進(jìn)程和思維模式的內(nèi)部關(guān)系研究，構(gòu)建計算機(jī)輔助設(shè)計思維創(chuàng)新模型。

雖然這些研究為不同類別產(chǎn)品設(shè)計提供了相應(yīng)的理論基礎(chǔ)和模型指導(dǎo)，但大多只是將設(shè)計思維過程與產(chǎn)品設(shè)計流程簡單疊加，存在模型使用方法單一、創(chuàng)新方案產(chǎn)生過于依賴個人經(jīng)驗、主觀性較強、創(chuàng)新效率低等問題。因此，將探索設(shè)計思維作為解決問題的方法來改善產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計的具體機(jī)制，仍需要展開深入研究。

從設(shè)計實踐的角度來看，設(shè)計思維提供了一個整合的框架，將創(chuàng)造性和分析性的推理模式結(jié)合在一起。雖然不同領(lǐng)域的組織機(jī)構(gòu)和專家學(xué)者總結(jié)出來的設(shè)計思維過程的階段分類方法不同，但其設(shè)計過程特征存在趨同性[11]，如圖1 所示。

圖1 設(shè)計思維過程模型分析Fig.1 Analysis of design thinking process model

通過梳理可以發(fā)現(xiàn)，設(shè)計思維過程中一個廣泛共享的觀點為：幾乎所有的設(shè)計思維模型都圍繞“問題空間”和“解決問題空間”展開，并在發(fā)散思維和收斂思維之間不斷迭代循環(huán)?？梢詫⒃O(shè)計思維過程總體分為三個階段：探索階段、創(chuàng)意生成階段和測試評估階段。第一階段探索階段，側(cè)重于數(shù)據(jù)收集，以確定用戶需求并定義問題；第二階段創(chuàng)意生成階段，該階段的重點是產(chǎn)生大量的創(chuàng)新解決方案；第三階段測試評估階段，通過原型化和測試評估，選取最佳的解決方案，試圖復(fù)制過程的非線性和迭代特性，以提高創(chuàng)新過程效率。

設(shè)計過程特征的趨同性，恰好為描述設(shè)計思維過程提供了理論基礎(chǔ)：這是一個以問題和解決方案為中心的驅(qū)動創(chuàng)新設(shè)計過程?；诖颂岢觥矮@取需求信息、定義分析問題、構(gòu)思解決方案、制作方案原型、測試評估方案”五步驟設(shè)計思維過程模型，如圖2 所示。

圖2 設(shè)計思維過程研究模型Fig.2 Research model of design thinking process

2 可拓與TRIZ 輔助設(shè)計思維過程分析

2.1 可拓輔助問題定義分析

確定用戶需求并定義問題是設(shè)計思維中非常重要的一個環(huán)節(jié)，但在這一過程中缺少問題分析的標(biāo)準(zhǔn)化模型，導(dǎo)致一些碎片化或潛在性的信息不能被系統(tǒng)地表示出來，大多依賴設(shè)計者的偏好和喜好對用戶需求信息進(jìn)行分析處理，在推測用戶真正動機(jī)和需求上存在很強的主觀性。可拓學(xué)為分析一般問題提供了形式化模型，通過拓展變換的規(guī)律揭示問題的根本原因[12]。因此，可利用可拓模型建立形式化問題定義分析模型，為設(shè)計思維問題定義階段提供客觀合理的系統(tǒng)化模型。可拓輔助問題定義分析的具體過程，如圖3 所示。

圖3 可拓模型輔助問題定義分析流程Fig.3 Extension model aided problem definition analysis process

2.2 可拓與TRIZ 融合輔助構(gòu)思解決方案

設(shè)計思維是以解決問題為導(dǎo)向的創(chuàng)新設(shè)計方法，但在構(gòu)思階段沒有成熟的工具方法指導(dǎo)，現(xiàn)有方法存在過于依賴個人經(jīng)驗、可操作性低等問題，導(dǎo)致真正能熟練掌握、并靈活應(yīng)用設(shè)計思維進(jìn)行高效創(chuàng)新設(shè)計的人并不多?？赏貙W(xué)和TRIZ 理論都是以解決矛盾問題為核心的創(chuàng)新方法[13]，對經(jīng)驗依賴性小，更加客觀合理、可操作性更強[14]，可用于豐富設(shè)計思維求解過程?？赏貙W(xué)和TRIZ 理論作為先進(jìn)的創(chuàng)新設(shè)計方法，在創(chuàng)新問題求解方面都有各自相對成熟的理論和方法體系，在創(chuàng)新設(shè)計的應(yīng)用過程中存在各自的優(yōu)勢和局限性?？赏貙W(xué)利用基元模型形式化、標(biāo)準(zhǔn)化描述問題，能為設(shè)計者提供完整的思考路徑與模式，但其工具方法在問題求解上有一定難度；TRIZ 理論主要是解決設(shè)計中如何做的問題，問題求解工具比較具體、容易操作，但在問題的定義和分析上存在一定的困難。因此將可拓學(xué)和TRIZ 理論的問題求解方法放在一個創(chuàng)新問題求解工具集合中，構(gòu)建可拓與TRIZ 融合輔助設(shè)計思維的問題求解模型，具體問題求解過程，如圖4 所示。

圖4 可拓與TRIZ 融合輔助問題求解模型Fig.4 Extenics and TRIZ fusion aided problem solving model

針對問題集的問題，對求解思路進(jìn)行選擇：若問題比較復(fù)雜或需要更多創(chuàng)新解決方案時，選擇變換求解思路進(jìn)行問題求解；一般性或較為簡單的問題，選擇拓展思路進(jìn)行求解。

若選擇變換求解，需對問題進(jìn)行進(jìn)一步判斷：當(dāng)問題中含有兩個及以上目標(biāo)iG，在同一條件L下表現(xiàn)出不同的要求，則判斷為技術(shù)矛盾問題，利用基元模型對工程參數(shù)進(jìn)行表達(dá)，然后通過查詢矛盾矩陣選擇對應(yīng)的發(fā)明原理，最后利用發(fā)明原理和可拓變換等價變換規(guī)則，對問題進(jìn)行求解；若問題中只含有一個目標(biāo)G，且在當(dāng)前條件L下存在矛盾，即同一目標(biāo)在同一條件下具有相反的要求，則判斷為物理矛盾問題，利用基元模型對工程參數(shù)進(jìn)行表達(dá)，然后選擇對應(yīng)分離原理，最后利用可拓變換對問題進(jìn)行求解；當(dāng)問題中含有一個目標(biāo)G，但當(dāng)前條件L對目標(biāo)G的實現(xiàn)存在過剩、不足或缺失的問題，即可判斷其為物質(zhì)場問題，則先用基元模型對物質(zhì)場系統(tǒng)進(jìn)行形式化描述，然后從76 個標(biāo)準(zhǔn)解中選擇對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)解，通過標(biāo)準(zhǔn)解的基元模型對問題進(jìn)行求解。

若選擇拓展求解，可以選擇技術(shù)進(jìn)化定律、科學(xué)效應(yīng)庫、拓展分析或共軛分析等方法進(jìn)行求解，具體選擇哪種工具需要到時候根據(jù)具體問題來選擇。

最后將獲取的所有問題解決方案置入方案集中。

2.3 理想優(yōu)度評價方法輔助方案測試評估

測試評估是設(shè)計思維過程中的最后一步，需要對設(shè)計過程產(chǎn)出的多個解決方案進(jìn)行評價排序，確定最終的解決方案，并將不合理的方案舍棄或重新設(shè)計求解?，F(xiàn)有的設(shè)計思維評價方法通常采用問卷調(diào)查法對設(shè)計原型進(jìn)行反饋收集，更多依賴于原型制作的好壞以及用戶在當(dāng)時情境下的感受，而缺少對方案本身的關(guān)注，更沒有基于方案本身的評價標(biāo)準(zhǔn)?？赏睾蚑RIZ在問題求解后都有各自的方案評價準(zhǔn)則，TRIZ 用理想度法則來評價求解方案，而可拓利用優(yōu)度評價方法來評價求解方案[15]。因此，首先利用理論理想度法則選取評價衡量指標(biāo)，并利用AHP 層次分析法輔助評價指標(biāo)權(quán)系數(shù)的確定，消除人為干預(yù)，然后利用優(yōu)度評價方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)度和優(yōu)度計算，通過數(shù)據(jù)將抽象化的評價指標(biāo)進(jìn)行量化，構(gòu)建理想優(yōu)度評價方法，使設(shè)計思維評價更加客觀合理。評價實施過程如圖 5所示。

圖5 理想優(yōu)度評價過程Fig.5 Ideal goodness evaluation process

1）根據(jù)TRIZ 理想化方向，確定衡量指標(biāo)。根據(jù)TRIZ 提高理想化水平（低成本、高功能、高可靠性、無污染）的方向，從基本功能實現(xiàn)（功能可靠性）、生產(chǎn)制造成本（包括人力、財力、物力、時間等）、對周邊環(huán)境造成影響（包括安全性、空間占用以及是否存在環(huán)境污染等）等角度，選取適合產(chǎn)品設(shè)計復(fù)雜度的衡量指標(biāo)，衡量指標(biāo)控制在3～5 個為宜。

建立衡量指標(biāo)集：

2）確定權(quán)系數(shù)。采用AHP 層次分析法中的1-9比率標(biāo)度法，即使用1、3、5、7、9 來表示兩元素之間的重要程度：同等重要、稍微重要、明顯重要、非常重要、極端重要。若因素A 比B 重要，標(biāo)記為，否則標(biāo)記為1/i，構(gòu)建判別矩陣，最后采用AHP 的和積法求得權(quán)系數(shù)為：

4）優(yōu)度計算，對方案優(yōu)度進(jìn)行排序。對象Zj關(guān)于各衡量指標(biāo)SI1，SI2，…，SIn的規(guī)范關(guān)聯(lián)度為：

3 可拓與TRIZ 融合輔助設(shè)計思維過程模型構(gòu)建

以設(shè)計思維過程研究中提出的五步驟為基本框架，綜合可拓與TRIZ 融合輔助設(shè)計思維過程研究機(jī)制，構(gòu)建可拓與TRIZ 融合輔助的設(shè)計思維過程模型。具體操作流程如圖6 所示。

圖6 可拓和TRIZ 融合輔助設(shè)計思維過程模型Fig.6 Extenics and TRIZ fusion aided design thinking process model

1）獲取用戶需求。首先通過定量分析方法（問卷調(diào)查、二手資料收集）和定性分析方法（訪談、同理心觀察）獲取用戶需求信息，然后對獲取的用戶需求信息進(jìn)行簡單的篩選，去除冗余、重復(fù)、不完整的需求信息，并將其作為初始問題進(jìn)行研究分析。

2）定義分析問題。先提取初始問題，并對初始目標(biāo)和條件分別進(jìn)行蘊含和發(fā)散分析，得到界定問題可拓模型，根據(jù)實際問題的條件和目標(biāo)實現(xiàn)要求建立相容度函數(shù)，并對其進(jìn)行判斷，從而確定問題集。

3）構(gòu)思解決方案。根據(jù)問題先選擇求解思路，需要更多創(chuàng)新問題求解方案時，選擇變換求解思路；較為簡單的問題可選擇拓展求解思路。然后判斷問題類型，選擇相應(yīng)求解工具進(jìn)行求解，以獲取解決方案，并將其置入方案集。

4）制作方案原型。首先對方案集中解決方案進(jìn)行初步評價篩選，對于不符合要求的解決方案，進(jìn)行重新定義分析或設(shè)計求解；對于符合要求的解決方案，采用計算機(jī)輔助建模制作方案原型。

5）測試評估方案。利用理想優(yōu)度評價方法對解決方案進(jìn)行評價排序，確定最終較優(yōu)的解決方案，形成解決方案集。

4 實例驗證

應(yīng)用可拓與TRIZ 融合輔助的設(shè)計思維過程模型對購物車現(xiàn)有問題進(jìn)行求解，基于解決方案對智能購物車進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計。

4.1 設(shè)計實踐

4.1.1 獲取用戶需求

通過對用戶進(jìn)行問卷調(diào)查得到用戶對智能購物車的期待集中在“更便捷的購物方式”和“更好的購物體驗”，占比分別高達(dá)64.3%和66.2%。

綜合問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和在購物過程中/使用購物過程中的觀察，發(fā)現(xiàn)用戶在超市購物使用購物車的過程中主要存在找不到商品、排隊時間長、商品信息標(biāo)示不清和散裝商品需要額外稱重等問題，如圖7 所示。

圖7 購物過程中存在問題Fig.7 Problems in shopping process

4.1.2 定義分析問題

通過獲取的用戶需求信息可以得到用戶對智能購物車的期待為“更快捷的購物方式”和“更好的購物體驗”，因此提取初始用戶需求目標(biāo)0G，可用事元模型表達(dá)為：

很明顯當(dāng)前條件不能滿足當(dāng)前目標(biāo)的實現(xiàn)，因此得到問題集：

4.1.3 構(gòu)思解決方案

針對問題集中問題，按照問題優(yōu)先級的順序，使用可拓與TRIZ 輔助問題求解模型對其依次進(jìn)行求解。

1）構(gòu)思“結(jié)賬時間長”問題的解決方案。該問題選擇拓展思路進(jìn)行求解，判斷為物理矛盾問題，需要對應(yīng)利用四大分離原理中的時間分離原理。通過查詢可知時間分離原理對應(yīng)多條發(fā)明原理，對比分析后選擇No.10 預(yù)操作對購物車進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計，利用基元模型分解和置換變換對該原理進(jìn)行表達(dá)，表達(dá)式如下：

方案一：購物過程中購物車可掃描商品生成賬單，最后到收銀臺處人工結(jié)賬。

方案二：購物過程中購物車可掃描商品生成賬單，最后可到自助結(jié)賬機(jī)處結(jié)賬。

方案三：購物過程中購物車可掃描商品生成賬單，生成二維碼，最后手機(jī)在線支付。

2）構(gòu)思“無法快速找到目標(biāo)商品”問題的解決方案。利用拓展思路下的技術(shù)進(jìn)化定律和科學(xué)效應(yīng)庫對該問題進(jìn)行求解。

在購物過程中找到目標(biāo)商品的主要途徑有：用戶自己通過分區(qū)標(biāo)識尋找、通過工作人員指引尋找?；诩夹g(shù)進(jìn)化法則一“完備性法則”中“完備系統(tǒng)”和“減少人參加”的啟示，在購物車上添加導(dǎo)航功能，購物車上增加室內(nèi)定位導(dǎo)航系統(tǒng)，超市需要建立一個商品信息數(shù)據(jù)庫，錄入商品信息及位置。用戶通過智能交互顯示屏語音或手動輸入目標(biāo)商品，系統(tǒng)將顯示相關(guān)商品信息，用戶選定目標(biāo)商品后，可根據(jù)頁面導(dǎo)航找到目標(biāo)商品。然后通過查詢科學(xué)效應(yīng)庫可以得到目前常用的導(dǎo)航技術(shù)有GPS 定位系統(tǒng)、RFID 的定位系統(tǒng)。因此得到解決方案如下：

方案一：購物車上添加GPS 衛(wèi)星定位系統(tǒng)，用于商品位置導(dǎo)航。

方案二：購物車上添加RFID 的室內(nèi)定位系統(tǒng)，用于商品位置導(dǎo)航。

3）構(gòu)思“商品信息標(biāo)示不準(zhǔn)確”問題的解決方案：利用拓展思路下的技術(shù)進(jìn)化定律對該問題進(jìn)行求解。

遇到商品信息標(biāo)識不清的問題，一般需要到收銀臺進(jìn)行掃描，才能獲取商品信息?；诩夹g(shù)進(jìn)化法則八“向超系統(tǒng)躍遷法則”，分析能夠完成商品信息查詢功能的超系統(tǒng)資源有：收銀臺的掃碼槍、掃碼平臺以及互聯(lián)網(wǎng)圖片識別技術(shù)。因此可得到解決方案如下：

方案一：在購物車上添加掃碼槍，用掃碼槍對準(zhǔn)問題商品二維碼進(jìn)行掃描獲取商品信息。

方案二：在購物車上添加掃碼平臺，將問題商品的二維碼對準(zhǔn)掃描口進(jìn)行掃描獲取商品信息。

方案三：購物車內(nèi)置入視覺搜索技術(shù)，將問題商品放置在攝像頭前，系統(tǒng)圖片識別商品并顯示商品詳情信息。

4）構(gòu)思“散裝商品需要額外稱重”問題的解決方案：選擇變換思路進(jìn)行求解，判斷問題為物質(zhì)場問題。

通過分析購物車與散裝商品間的關(guān)系，可以建立物質(zhì)場模型，用關(guān)系元表示如下：

該問題是想實現(xiàn)購物車自稱重的目標(biāo)，可減少商品放入、拿出、再放入購物車的重復(fù)行為，以及避免稱重排隊現(xiàn)象出現(xiàn)?；谏⒀b商品和購物車之間的重力作用關(guān)系，可以在購物車上完成稱重動作?？傻玫浇鉀Q方案如下：

方案一：在購物車上添加電子秤，購買散裝商品時，可先將其放在購物車自帶電子秤上稱重，然后再放入購物車中。

方案二：在購物車筐底部添加重力感應(yīng)裝置，借助圖片識別商品功能，在散裝商品放入購物車的過程中識別商品類別，顯示單價；在商品放入購物車后，重力感應(yīng)裝置可感應(yīng)商品重量，同時智能屏可計算出商品價格。

4.1.4 制作方案原型

利用計算機(jī)輔助建模技術(shù)，對解決方案進(jìn)行快速表達(dá)，將抽象方案進(jìn)行簡單的形象化展示，以方便后續(xù)評估更好地進(jìn)行。

1）“結(jié)賬時間長”問題解決方案原型，如圖 8所示。

圖8 原型示意圖Fig.8 Schematic diagram of prototype

2）“商品位置找不到”問題解決方案原型，如圖9 所示。

圖9 商品導(dǎo)航方案示意圖Fig.9 Schematic diagram of product navigation

3）“商品信息不明確”問題解決方案原型，如圖10 所示。

圖10 商品識別方案三示意圖Fig.10 Schematic diagram of commodity identification scheme 3

4）“散裝商品需要額外稱重”問題解決方案原型，如圖11 所示。

圖11 散裝商品自稱重方案示意圖Fig.11 Schematic diagram of bulk commodity self-weighing scheme

4.1.5 測試評估方案

利用理想優(yōu)度評價方法對問題一的三個解決方案進(jìn)行評價，具體評價過程如下：

根據(jù)關(guān)聯(lián)度計算公式（3）—（4）計算求得三個方案關(guān)于衡量指標(biāo)的規(guī)范關(guān)聯(lián)度為：

4）計算優(yōu)度。利用優(yōu)度計算公式計算優(yōu)度，得到以下結(jié)果：

根據(jù)優(yōu)度計算結(jié)果大小排序可知，方案三較優(yōu)、其次是方案一、最后是方案二。

同理，利用理想優(yōu)度對其他三個問題的解決方案進(jìn)行評價，評價結(jié)果如表1 所示：

表1 方案評價結(jié)果Tab.1 Results of scheme evaluation

4.2 智能購物車設(shè)計說明

基于傳統(tǒng)購物車現(xiàn)有問題，綜合上述最優(yōu)解決方案，對購物車進(jìn)行智能化設(shè)計。智能購物車的效果圖如圖12 所示。

圖12 智能購物車設(shè)計效果圖Fig.12 Effect picture of intelligent shopping cart

基于“生活·智能·科技·便捷”的理念，該智能購物車主要有以下功能：智能購物（包括商品推薦導(dǎo)購、散裝商品智能稱重、實時顯示購物清單）、商品位置導(dǎo)航、商品信息查詢和手機(jī)在線支付等。

1）商品推薦導(dǎo)購。在正式開始購物前，基于商品信息數(shù)據(jù)庫，智能屏?xí)?yōu)先為用戶提供特價商品和優(yōu)惠活動信息，用戶可根據(jù)導(dǎo)購信息進(jìn)行購買行為，也可以直接“跳過”，進(jìn)行自主購物。

2）散裝商品智能稱重。購買散裝商品無需再額外進(jìn)行稱重，將散裝商品放入購物車的過程中可通過攝像頭識別商品類別、顯示單價，隨后重力感應(yīng)裝置可感應(yīng)商品重量，同時智能屏可計算出商品價格信息。

3）實時顯示購物清單。在用戶購物過程中，智能顯示屏利用屏幕下方的攝像頭可實時監(jiān)控購物車中的商品進(jìn)出，并在顯示屏上實時顯示購物清單。

4）商品位置導(dǎo)航。通過語音或手動輸入所需購買的商品名稱，RFID 系統(tǒng)接收信息后將會反饋商品位置，并規(guī)劃導(dǎo)航路徑，指引用戶快速準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)商品。

5）商品信息查詢。在選購商品過程中，如遇到商品價格標(biāo)注不清等問題，用戶可通過智能顯示屏上方的攝像頭識別商品外觀，基于視覺搜索技術(shù)識別商品后，將反饋商品名稱、價格、生產(chǎn)日期等信息，同時推薦商品促銷活動規(guī)則等信息。

6）手機(jī)在線支付。當(dāng)用戶購物結(jié)束后，確認(rèn)購物清單上商品名稱、數(shù)量和價格等無誤后點擊顯示屏上的“支付”按鍵，屏幕生成付款二維碼，手機(jī)在線支付即可。

5 結(jié)語

本文針對設(shè)計思維實施過程中缺少問題分析的標(biāo)準(zhǔn)化模型，問題解決工具方法不成熟、可操作性差，評價過程人為主觀性過強等問題，將可拓與TRIZ 進(jìn)行有效融合，建立了可拓輔助問題定義分析模型，為設(shè)計思維定義階段提供了標(biāo)準(zhǔn)化問題分析模型，建立了可拓與TRIZ 融合輔助問題求解模型，豐富了設(shè)計思維求解過程，提高了設(shè)計思維問題求解方法的可操作性，提出理想優(yōu)度評價方案，使設(shè)計思維評價更加客觀合理，最終構(gòu)建了可拓與TRIZ 融合輔助的設(shè)計思維過程模型。最后以智能購物車為例，對該模型的可用性和有效性進(jìn)行了驗證。該模型可以有效減少設(shè)計過程中對設(shè)計人員經(jīng)驗?zāi)芰Φ囊蕾?，幫助人們跳出日常思維的限制進(jìn)行高效的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計。